[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_artificial%20intelligence{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_artificial intelligence":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":10,"keywords":21,"keywordCount":46,"enrichTopicLink":47,"status":48,"createTime":49,"updateTime":50,"publishTime":10,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":51,"contentErrorMessage":10,"viewCount":52,"relateTopics":53},"artificial intelligence","Artificial Intelligence là gì? Các nghiên cứu khoa học về AI","Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực khoa học máy tính hướng đến tạo hệ thống máy móc mô phỏng trí tuệ con người, bao gồm học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhằm thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh tương tự như con người. Theo Britannica, AI là khả năng máy tính hoặc robot thực hiện các tác vụ liên quan đến trí tuệ, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống và kinh tế.","\u003Cdiv>\u003Cdiv>\u003Ch2>Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\u003Cb>Trí tuệ nhân tạo (AI)\u003C\u002Fb> là một lĩnh vực thuộc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} máy tính nhằm mục đích tạo ra các hệ thống máy móc có khả năng mô phỏng trí tuệ của con người. Điều này bao gồm các khả năng như học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và sáng tạo. Theo \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.britannica.com\u002Ftechnology\u002Fartificial-intelligence\" target=\"_blank\">Encyclopædia Britannica\u003C\u002Fa>, AI là khả năng của máy tính hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22robot%22%7D}} điều khiển bằng máy tính thực hiện các nhiệm vụ thường liên quan đến trí tuệ của con người.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Lịch sử phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Lịch sử của AI trải qua nhiều giai đoạn với những thăng trầm và đột phá:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>Những ý tưởng ban đầu (trước 1950):\u003C\u002Fb> Các khái niệm về máy móc có tư duy đã xuất hiện trong văn học và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tri%E1%BA%BFt%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} từ lâu. Alan Turing, một nhà toán học người Anh, đã đặt nền móng lý thuyết cho AI với bài báo \"Computing Machinery and Intelligence\" (1950), trong đó ông đề xuất bài kiểm tra Turing để đánh giá khả năng tư duy của máy móc.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Giai đoạn sơ khai (1950-1970):\u003C\u002Fb> Hội nghị Dartmouth năm 1956 được coi là sự kiện khai sinh ra lĩnh vực AI như một ngành {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} chính thức. Các nhà nghiên cứu ban đầu rất lạc quan và tin rằng AI sẽ nhanh chóng đạt được trí tuệ ngang bằng con người. Các chương trình AI đầu tiên có khả năng giải các bài toán logic, chơi cờ và hiểu một số câu lệnh đơn giản. Các công trình tiêu biểu bao gồm Logic Theorist và General Problem Solver.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>\"Mùa đông AI\" lần thứ nhất (1970-1980):\u003C\u002Fb> Sự lạc quan ban đầu dần nhường chỗ cho sự thất vọng khi các bài toán thực tế tỏ ra khó khăn hơn nhiều so với dự kiến. Hạn chế về phần cứng và sự phức tạp của việc biểu diễn kiến thức đã dẫn đến việc cắt giảm tài trợ cho nghiên cứu AI.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Sự trỗi dậy của hệ thống chuyên gia (1980):\u003C\u002Fb> Hệ thống chuyên gia, được thiết kế để mô phỏng kiến thức và khả năng suy luận của các chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể, đã mang lại những thành công thương mại đầu tiên cho AI. Các hệ thống như DENDRAL và MYCIN đã chứng minh tiềm năng ứng dụng thực tế của AI.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>\"Mùa đông AI\" lần thứ hai (cuối thập niên 1980 - đầu thập niên 1990):\u003C\u002Fb> Mặc dù có những thành công nhất định, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20chuy%C3%AAn%20gia%22%7D}} vẫn gặp phải những hạn chế về khả năng mở rộng và duy trì. Sự cạnh tranh từ các công nghệ khác và sự suy giảm đầu tư lại dẫn đến một giai đoạn khó khăn cho AI.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Sự trỗi dậy của Machine Learning (từ giữa thập niên 1990):\u003C\u002Fb> Với sự gia tăng của dữ liệu và sức mạnh tính toán, các phương pháp học máy (Machine Learning), cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng, đã trở nên phổ biến. Các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thu%E1%BA%ADt%20to%C3%A1n%22%7D}} như Support Vector Machines (SVM) và Hidden Markov Models (HMM) đã đạt được những thành công đáng kể trong nhiều ứng dụng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Kỷ nguyên của Deep Learning (từ năm 2010):\u003C\u002Fb> Sự phát triển vượt bậc của {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%E1%BA%A1ng%20n%C6%A1-ron%22%7D}} sâu (Deep Learning), một nhánh của học máy với nhiều lớp xử lý, đã tạo ra một cuộc cách mạng trong AI. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp, Deep Learning đã đạt được những thành công chưa từng có trong các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Ftask\u002Fimage-classification\" target=\"_blank\">Image Classification\u003C\u002Fa>), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Ftask\u002Fnatural-language-processing\" target=\"_blank\">Natural Language Processing\u003C\u002Fa>) và nhận dạng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22gi%E1%BB%8Dng%20n%C3%B3i%22%7D}} (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Ftask\u002Fspeech-recognition\" target=\"_blank\">Speech Recognition\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Các loại trí tuệ nhân tạo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>AI thường được phân loại dựa trên khả năng và phạm vi ứng dụng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>AI yếu (Narrow AI) hay AI chuyên biệt:\u003C\u002Fb> Đây là loại AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Hầu hết các hệ thống AI hiện nay thuộc loại này. Ví dụ bao gồm các trợ lý ảo (Siri, Alexa), hệ thống đề xuất sản phẩm, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%E1%BA%A7n%20m%E1%BB%81m%22%7D}} nhận diện khuôn mặt và xe tự lái (ở một mức độ nhất định).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>AI mạnh (General AI) hay Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI):\u003C\u002Fb> Đây là loại AI có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. AGI có khả năng học hỏi, hiểu và áp dụng kiến thức trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Hiện tại, AGI vẫn chỉ là một mục tiêu nghiên cứu và chưa có hệ thống nào đạt được trình độ này.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>AI siêu việt (Superintelligent AI):\u003C\u002Fb> Đây là một dạng AI giả thuyết vượt qua trí tuệ của con người trong mọi lĩnh vực, bao gồm cả sự sáng tạo, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tr%C3%AD%20tu%E1%BB%87%20c%E1%BA%A3m%20x%C3%BAc%22%7D}} và kỹ năng xã hội. Sự phát triển của AI siêu việt đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai và tiềm ẩn cả cơ hội lẫn rủi ro.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Các phương pháp và kỹ thuật chính trong AI\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>AI sử dụng nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau, trong đó có:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>Học máy (Machine Learning):\u003C\u002Fb> Cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Các thuật toán {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%8Dc%20m%C3%A1y%22%7D}} bao gồm:\n    \u003Cul>\n      \u003Cli>\u003Cb>Học có giám sát (Supervised Learning):\u003C\u002Fb> Huấn luyện mô hình dựa trên dữ liệu đã được gắn nhãn.\u003C\u002Fli>\n      \u003Cli>\u003Cb>Học không giám sát (Unsupervised Learning):\u003C\u002Fb> Tìm kiếm cấu trúc ẩn trong dữ liệu không được gắn nhãn.\u003C\u002Fli>\n      \u003Cli>\u003Cb>Học tăng cường (Reinforcement Learning):\u003C\u002Fb> Huấn luyện tác nhân (agent) để đưa ra quyết định {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} trong một môi trường cụ thể thông qua thử và sai và nhận phần thưởng hoặc hình phạt.\u003C\u002Fli>\n    \u003C\u002Ful>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Học sâu (Deep Learning):\u003C\u002Fb> Một nhánh của học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (sâu) để trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP):\u003C\u002Fb> Cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Thị giác máy tính (Computer Vision):\u003C\u002Fb> Cho phép máy tính \"nhìn\" và hiểu hình ảnh và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22video%22%7D}}.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Biểu diễn tri thức và suy luận (Knowledge Representation and Reasoning):\u003C\u002Fb> Tập trung vào việc biểu diễn thông tin một cách có cấu trúc để máy tính có thể suy luận và đưa ra quyết định. Các kỹ thuật bao gồm logic hình thức, đồ thị {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tri%20th%E1%BB%A9c%22%7D}} (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FTR\u002Frdf11-primer\u002F\" target=\"_blank\">RDF\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FTR\u002Fowl2-primer\u002F\" target=\"_blank\">OWL\u003C\u002Fa>) và hệ thống luật.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Lập kế hoạch (Planning):\u003C\u002Fb> Cho phép máy tính xác định một chuỗi các hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Robot học (Robotics):\u003C\u002Fb> Kết hợp AI với kỹ thuật cơ khí và điện tử để tạo ra các robot thông minh có khả năng tương tác với thế giới vật lý.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của AI\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>Y tế:\u003C\u002Fb> Chẩn đoán bệnh (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC6616171\u002F\" target=\"_blank\">AI in medical diagnosis\u003C\u002Fa>), phát triển thuốc (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fd41586-023-03314-x\" target=\"_blank\">AI for drug discovery\u003C\u002Fa>), {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20h%C3%ACnh%20%E1%BA%A3nh%22%7D}} y tế, trợ lý ảo cho bệnh nhân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Tài chính:\u003C\u002Fb> Phát hiện gian lận (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fa\u002Fartificial-intelligence-ai-in-finance.asp\" target=\"_blank\">AI in finance\u003C\u002Fa>), quản lý rủi ro, giao {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%E1%BB%8Bch%20thu%E1%BA%ADt%22%7D}} toán, tư vấn tài chính tự động (robo-advisor).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Giao thông:\u003C\u002Fb> Xe tự lái (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nhtsa.gov\u002Ftechnology-innovation\u002Fautomated-vehicles\" target=\"_blank\">Automated Vehicles\u003C\u002Fa>), tối ưu hóa tuyến đường, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22qu%E1%BA%A3n%20l%C3%BD%20giao%20th%C3%B4ng%22%7D}} thông minh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Giáo dục:\u003C\u002Fb> Học tập cá nhân hóa, trợ lý ảo cho học sinh và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22gi%C3%A1o%20vi%C3%AAn%22%7D}}, chấm điểm tự động.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Sản xuất:\u003C\u002Fb> Tự động hóa quy trình, kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa {{topic|%7B%22topic%22%3A%22chu%E1%BB%97i%20cung%20%E1%BB%A9ng%22%7D}}.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Bán lẻ và Thương mại điện tử:\u003C\u002Fb> Hệ thống đề xuất sản phẩm, chatbot hỗ trợ khách hàng, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20h%C3%A0nh%20vi%22%7D}} mua hàng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Giải trí:\u003C\u002Fb> Đề xuất nội dung (phim, nhạc, sách), tạo nội dung tự động (âm nhạc, nghệ thuật), nhân vật ảo thông minh trong trò chơi.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>An ninh và quốc phòng:\u003C\u002Fb> Nhận diện khuôn mặt, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} tình báo, hệ thống vũ khí tự động (đang được tranh luận về mặt đạo đức).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Nông nghiệp:\u003C\u002Fb> Giám sát cây trồng và vật nuôi, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} hóa việc sử dụng tài nguyên, dự đoán năng suất.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Thách thức và đạo đức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Sự phát triển mạnh mẽ của AI đặt ra nhiều thách thức về mặt đạo đức và xã hội:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>Quyền riêng tư:\u003C\u002Fb> Việc thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu cá nhân đặt ra những lo ngại về {{topic|%7B%22topic%22%3A%22quy%E1%BB%81n%20ri%C3%AAng%20t%C6%B0%22%7D}} và bảo mật thông tin.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Sự thiên vị của thuật toán:\u003C\u002Fb> Các mô hình AI có thể học hỏi và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khu%E1%BA%BFch%20%C4%91%E1%BA%A1i%22%7D}} những định kiến có trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến những quyết định không công bằng hoặc phân biệt đối xử.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Tác động đến việc làm:\u003C\u002Fb> Tự động hóa dựa trên AI có thể dẫn đến sự thay thế lao động trong nhiều ngành nghề, gây ra những vấn đề về kinh tế và xã hội.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Trách nhiệm giải trình:\u003C\u002Fb> Khi các hệ thống AI đưa ra quyết định, việc xác định trách nhiệm trong trường hợp xảy ra lỗi hoặc hậu quả không mong muốn trở nên phức tạp.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>An toàn và kiểm soát:\u003C\u002Fb> Đối với các hệ thống AI phức tạp và đặc biệt là AI mạnh, việc đảm bảo an toàn và duy trì sự kiểm soát là một thách thức lớn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Vũ khí tự động:\u003C\u002Fb> Việc phát triển vũ khí tự động hoàn toàn đặt ra những câu hỏi đạo đức nghiêm trọng về việc tước đoạt quyền quyết định sinh mạng của con người.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Việc xây dựng các khung pháp lý và đạo đức để hướng dẫn sự phát triển và ứng dụng AI một cách có trách nhiệm là vô cùng quan trọng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Sự bùng nổ của Generative AI\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong những năm gần đây, một lĩnh vực con của AI, được gọi là \u003Cb>Generative AI\u003C\u002Fb> (AI tạo sinh), đã có những bước tiến vượt bậc. Generative AI tập trung vào việc huấn luyện các mô hình có khả năng tạo ra dữ liệu mới, tương tự như dữ liệu mà chúng đã được huấn luyện. Điều này bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs):\u003C\u002Fb> Các mô hình như GPT-3, GPT-4 (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fresearch\u002Fgpt-4\" target=\"_blank\">OpenAI GPT-4\u003C\u002Fa>), LaMDA (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fai.googleblog.com\u002F2022\u002F01\u002Flamda-towards-conversational-applications.html\" target=\"_blank\">Google LaMDA\u003C\u002Fa>) có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%E1%BB%8Bch%20thu%E1%BA%ADt%22%7D}}, viết code và nhiều tác vụ khác.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Mô hình tạo ảnh:\u003C\u002Fb> Các mô hình như DALL-E 2 (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fdall-e-2\u002F\" target=\"_blank\">OpenAI DALL-E 2\u003C\u002Fa>), Midjourney (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.midjourney.com\u002F\" target=\"_blank\">Midjourney\u003C\u002Fa>), Stable Diffusion (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstablediffusion.com\u002F\" target=\"_blank\">Stable Diffusion\u003C\u002Fa>) có thể tạo ra hình ảnh độc đáo và chân thực từ mô tả bằng văn bản.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Mô hình tạo âm thanh và video:\u003C\u002Fb> Các mô hình đang phát triển có khả năng tạo ra giọng nói giống người, âm nhạc và thậm chí cả video từ văn bản hoặc các đầu vào khác.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Generative AI có tiềm năng ứng dụng to lớn trong nhiều lĩnh vực như sáng tạo nội dung, thiết kế, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} và giáo dục, nhưng cũng đặt ra những thách thức về bản quyền, đạo đức và tiềm năng tạo ra thông tin sai lệch.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tương lai của AI\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tương lai của AI hứa hẹn nhiều đột phá và ứng dụng tiềm năng. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực hướng tới việc phát triển AI mạnh (AGI), {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%E1%BA%A3i%20thi%E1%BB%87n%22%7D}} khả năng hiểu biết và suy luận của AI, và giải quyết các vấn đề đạo đức và xã hội liên quan đến AI. Sự phát triển của AI sẽ tiếp tục định hình lại nhiều khía cạnh của cuộc sống và xã hội trong tương lai.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[22,23,24,22,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,32,42,43,36,44,45],"khoa học","robot","triết học","hệ thống chuyên gia","thuật toán","mạng nơ-ron","giọng nói","phần mềm","trí tuệ cảm xúc","học máy","tối ưu","video","tri thức","phân tích hình ảnh","dịch thuật","quản lý giao thông","giáo viên","chuỗi cung ứng","phân tích hành vi","phân tích dữ liệu","quyền riêng tư","khuếch đại","nghiên cứu khoa học","cải thiện",27,true,"PUBLISHED","2024-03-20T02:19:43.304+00:00","2026-08-28T10:13:23.222+00:00","2026-08-28T10:13:23.219+00:00",2525,[54,57,60,63,66,69,72,75,78,81],{"id":55,"title":56,"term":55,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bibliometrics","Bibliometrics là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bibliometrics",{"id":58,"title":59,"term":58,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chuỗi markov","Chuỗi markov là gì? Các công bố khoa học về Chuỗi markov",{"id":61,"title":62,"term":61,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"matlab simulink","Matlab simulink là gì? Các công bố khoa học về Matlab simulink",{"id":64,"title":65,"term":64,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"toán cao cấp","Toán cao cấp là gì? Các nghiên cứu khoa học về Toán cao cấp",{"id":67,"title":68,"term":67,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"docking phân tử","Docking phân tử là gì? Các công bố khoa học về Docking phân tử",{"id":70,"title":71,"term":70,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thành tựu","Thành tựu là gì? Các công bố khoa học về Thành tựu",{"id":73,"title":74,"term":73,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"học thuật","Học thuật là gì? Các nghiên cứu khoa học về Học thuật",{"id":76,"title":77,"term":76,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chất lượng thông tin","Chất lượng thông tin là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":79,"title":80,"term":79,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trắc nghiệm khách quan","Trắc nghiệm khách quan là gì? Các công bố khoa học về Trắc nghiệm khách quan",{"id":82,"title":83,"term":82,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"simulink","Simulink là gì? Các công bố khoa học về Simulink"]